京津冀城市可持续发展效率预警研究——基于灰色支持向量机回归模型的预测 被引量：6

1

作者 何砚 郭泰 方方 《生态经济》 北大核心 2020年第9期95-100,共6页

选用支持向量机回归模型与灰色GM(1,1)模型组合方式对2020—2022年京津冀城市可持续发展效率各项测度指标值进行了预测,先将所得指标预测值代入超效率CCR-DEA模型,从而得到2020—2022年京津冀城市可持续发展效率的预测值,再将预测值及... 选用支持向量机回归模型与灰色GM(1,1)模型组合方式对2020—2022年京津冀城市可持续发展效率各项测度指标值进行了预测,先将所得指标预测值代入超效率CCR-DEA模型,从而得到2020—2022年京津冀城市可持续发展效率的预测值,再将预测值及其均值与2012—2019年的实测值及其均值进行比较,得以判断预测期京津冀城市可持续发展状态。预警判断结果实现了与京津冀城市可持续发展现状及该区域内若干发展政策的相互印证,从而印证了文章所提供的研究框架和预警建模方法的可信性。文章不仅丰富了城市可持续发展效率预警研究文献,而且有助于深入理解京津冀协同发展战略。 展开更多

关键词 京津冀 城市可持续发展效率 预警 灰色支持向量机回归模型

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基于支持向量机回归模型的稻田二化螟历史数据预测 被引量：1

2

作者 任向辉 李向平 +1 位作者 李言 余昊 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第16期179-181,共3页

通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发... 通过1991—1996的历史数据分析稻田早稻生物学特征与不同土壤处理对二化螟发生株率的非线性相关关系,测试支持向量机回归(SVR)模型在二化螟测报的可行性。结果表明,应用epsilon-SVR模型预测水稻综合因子观测场1996年的早稻二化螟平均发生株率预测准确率达97.95%,而阴离子观测场的平均发生株率预测准确率达96.97%。该回归模型表现出良好的鲁棒性和自学习能力。因此,SVR模型适于二化螟田间发生株率的预测,在虫害测报中应用前景广阔。 展开更多

关键词 二化螟 支持向量机回归模型 历史数据

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面向XRF的竞争性自适应重加权算法和粒子群优化的支持向量机定量分析研究 被引量：10

3

作者 程惠珠 杨婉琪 +2 位作者 李福生 马骞 赵彦春 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3742-3746,共5页

研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测... 研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测试标准样品的荧光光谱并建立校准曲线,通过反演计算得到待测样品的元素含量。由于样品元素间存在基体效应,以及荧光谱特征峰存在叠加干扰,未经优化的校准曲线的线性度较差,这给反演计算来困难。为了解决上述问题,分别利用小波变换、非对称加权惩罚最小二乘法(arPLS)对光谱进行去噪和扣除本底基线,提高校准曲线的决定系数(R2);运用竞争性自适应重加权算法(CARS),针对不同目标元素优化变量选取;进一步地,基于选取的变量建立粒子群算法(PSO)优化的支持向量机回归(SVR)模型,并通过该模型反演计算各元素含量,提高定量分析的准确度和预测的泛化能力。实验结果显示,经过小波去噪和arPLS本底扣除后的校准曲线的决定系数(R2)有明显提升,Cr、Cu、Zn、As、Pb分别从0.965、0.979、0.971、0.794、0.915提高为0.979、0.987、0.981、0.828、0.953;通过CARS选取的谱线变量的个数大幅度减少,从2 048个通道降低到30个以下,为原来变量个数的1.5%,提高了变量选择的精准性;与偏最小二乘法(PLS)、未优化的SVR模型进行对比,采用CARS变量选择和PSO优化的SVR模型进行含量预测,训练集RC2与测试集RP2的决定系数分别在0.99、0.90以上,预测准确性有明显提高。因此,所提出的竞争性自适应重加权算法和PSO优化的SVR定量分析模型对于土壤重金属元素定量分析具有较好的理论指导和应用价值。 展开更多

关键词 X射线荧光光谱 土壤重金属 竞争性自适应重加权算法 粒子群算法 支持向量机回归模型

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重庆市2009—2016年细菌性痢疾空间流行病学特征及基于气象要素的预测模型研究 被引量：12

4

作者 刘勋 孟秋雨 +3 位作者 谢佳伽 肖达勇 王怡 邓丹 《上海交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期187-192,共6页

目的·分析重庆市细菌性痢疾的空间流行病学特征及其与气象要素的相关性,并构建其发病率预测模型,为重庆市细菌性痢疾疫情的防控提供科学依据。方法·收集2009—2016年重庆市细菌性痢疾及气象要素数据,并进行描述性流行病学分析... 目的·分析重庆市细菌性痢疾的空间流行病学特征及其与气象要素的相关性,并构建其发病率预测模型,为重庆市细菌性痢疾疫情的防控提供科学依据。方法·收集2009—2016年重庆市细菌性痢疾及气象要素数据,并进行描述性流行病学分析,采用时空扫描统计量进行细菌性痢疾时空聚集性分析,运用DCCA系数法量化细菌性痢疾发病率与气象要素的相关性,运用Boruta算法结合粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)及支持向量机回归模型(support vector machine for regression,SVR)构建细菌性痢疾发病率预测模型。结果·①2009—2016年重庆市细菌性痢疾年均报告发病率为29.394/100 000,0～5岁年龄组发病率(295.892/100 000)最高,散居儿童占比(50.335%)最大,5月—10月为其季节性发病高峰;细菌性痢疾呈现显著的时空聚集性,一类聚集区主要集中在重庆市主城区,二类聚集区主要集中在重庆市东北地区;6月—10月为其主要的聚集时间。②与人群细菌性痢疾发病率具有很强相关性的气象要素分别为月平均气压(ρ_(DCCA)=-0.918)、月平均最高气温(ρ_(DCCA)=0.875)及月平均气温(ρ_(DCCA)=0.870)。③基于气象要素构建的PSO_SVR模型均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平方相关系数(square correlation coefficient,R2)分别为0.055、0.101及0.909。结论·重庆市主城区及渝东北地区应作为细菌性痢疾的重点防控区域,同时相关卫生部门应结合气象要素与细菌性痢疾发病率的密切相关性及其季节性高发特点,对0～5岁儿童、散居儿童、农民等人群采取针对性的应对措施以控制细菌性痢疾传播与流行。基于气象要素建立的PSO_SVR模型预测性能良好,可为细菌性痢疾的防控提供有力的理论支撑。 展开更多

关键词 细菌性痢疾 空间流行病学 DCCA系数法 Boruta算法 粒子群优化算法 支持向量机回归模型

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岛礁周边水深光学遥感反演模型比较与分析 被引量：5

5

作者 李宁宁 陈义兰 +2 位作者 唐秋华 李杰 刘长达 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第1期50-54,共5页

岛礁周边水深精确测量是海洋测绘工作的难点之一,光学遥感技术在浅水区域尤其是无人到达的深远海岛礁区域有其独特的优势,可作为传统测深的有效补充手段。利用蜈支洲岛WorldView-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对比了多波段回归模型、... 岛礁周边水深精确测量是海洋测绘工作的难点之一,光学遥感技术在浅水区域尤其是无人到达的深远海岛礁区域有其独特的优势,可作为传统测深的有效补充手段。利用蜈支洲岛WorldView-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对比了多波段回归模型、对数波段比值模型、支持向量机回归模型(support vector regression,SVR)、BP神经网络模型4种光学遥感水深反演模型。结果表明,BP神经网络和SVR具有精度优势,而多波段回归模型和对数波段比值模型具有效率优势,经综合分析,多波段回归模型具有较高精度和效率,适用于岛礁周边的水深反演。 展开更多

关键词 多光谱遥感 水深反演 多波段回归模型 波段比值模型 支持向量机回归模型 BP神经网络

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基于扩展SMO求解核函数非正定的SVR模型算法

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作者 周锦程 王丹 +1 位作者 余泉 张维 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期122-127,共6页

将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而... 将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而无法求解。为解决上述问题,本文提出了一种运用扩展的序列最小最优化方法(SMO)来求解基于非正定核的SVR模型,设计了算法中工作集的选择准则,解决了算法中如何选择工作集变量当前的最优值问题。由于该算法不要求核函数具有正定性,从而拓宽了SVR模型核函数的选择范围。实验表明,该算法对基于正定或非正定核的SVR模型都具有很好的泛化性能和回归精度,具有一定的理论意义和实用价值。 展开更多

关键词 非正定核 损失函数 序列最小最优化算法 回归型支持向量机模型

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基于灰色关联度分析的山西省PSO-SVR需水量预测模型 被引量：22

7

作者 单义明 杨侃 《水电能源科学》 北大核心 2021年第2期18-21,共4页

为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需... 为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础.上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015~2017年山西省需水量。结果表明,总需水量相对误差的绝对值分别为0.02%、0.08%、0.03%,可见PSO-SVR模型具有较高的拟合度和预测精度,可为需水预测提供一种新方法。 展开更多

关键词 灰色关联分析 支持向量回归机模型 粒子群算法 需水预测 山西省

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基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法 被引量：3

8

作者 盖晓娜 杨建民 田新亮 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第11期66-70,共5页

针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的... 针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。 展开更多

关键词 极短期预报 非线性非平稳运动 支持向量机回归(SVR)模型 小波分解

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干旱区土壤盐渍化信息遥感建模 被引量：26

9

作者 冯娟 丁建丽 +1 位作者 杨爱霞 蔡亮红 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期266-273,共8页

以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,... 以新疆塔里木盆地北缘的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用GF^(-1)与Landsat8 OLI影像数据作为基本数据源,从影像上提取15个盐分指数和5个光谱植被指数,通过灰度关联分析法,对0~10 cm表层土壤含盐量与影像光谱指数进行分析和筛选,确定出与土壤含盐量相关性较高的综合光谱指数,采用多元线性回归,偏最小二乘法回归,支持向量机回归三种方法分别对GF^(-1)与Landsat8 OLI影像构建基于实测数据和影像数据的综合指数土壤含盐量估算模型,并选出最优模型。结果表明:(1)在20个光谱指数中,相关性较好的光谱指数是SR、CSRI、SI、BI、S6、ARVI、SAVI、NDSI,关联系数均达到0.7以上,并基于这8个光谱指数构建综合光谱指数。(2)3种估算模型:基于GF^(-1)多元线性回归模型决定系数R^2为0.6856,高于决定系数R2为0.5142的Landsat8 OLI;偏最小二乘回归模型1~8个主成分,GF^(-1)决定系数2个>3个>1个,其中2个主成分最高可达0.6104,Landsat决定系数4个>3个>2个,其中4个主成分最高可达0.549;支持向量机模型3种函数,GF^(-1)决定系数RBF>Polynomial>Linear,其中RBF函数最高可达0.7969,Landsat决定系数Polynomial>RBF>Linear,其中Polynomial函数最高可达0.7154。对比3种模型可知,支持向量机回归模型的R2最高,因此该模型相对于多元线性回归和偏最小二乘回归更适于土壤盐渍化估算。 展开更多

关键词 土壤盐渍化 综合光谱指数 多元线性回归模型 偏最小二乘回归模型 支持向量机回归模型

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城市轨道交通自动售检票系统实时进站客流量异常检测 被引量：1

10

作者 张见 张宁 邵家玉 《城市轨道交通研究》 北大核心 2018年第10期21-24,38,共5页

阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性;利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,... 阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性;利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,对原时间序列进行相空间重构,确定模型训练测试样本集;采用大范围网格搜索方法优化混沌支持向量机回归模型参数,利用优化后的模型预测各时段的进站客流量;利用训练样本集中各时段进站客流量预测残差序列的分布特性,确定在某一置信度下各时段进站客流量预测残差的置信区间,从而确定未来时段的进站客流量异常检测的阈值上限和阈值下限。试验结果表明,该方法有效地增强了系统对于AFC系统实时进站客流量数据有效性检测的能力。 展开更多

关键词 城市轨道交通 自动售检票系统 客流量 混沌支持向量机回归模型

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基于混合算法的通信用户规模预测

11

作者 燕敏 王春洁 《现代电子技术》 北大核心 2016年第23期25-28,共4页

考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测... 考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解,避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息,只有局部信息引起的收敛速度慢,精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA-SVR算法建立通信用户规模预测模型,针对2010—2012年通信用户规模进行预测,实验证明基于混合算法的通信用户规模预测模型的预测精度高,稳定性较好,相比另外两种算法,具有较强的优势。 展开更多

关键词 通信用户规模预测 混合算法 支持向量机回归预测模型 人工鱼群算法

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基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法 被引量：5

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作者 成科 宋海声 +1 位作者 安占福 孔永胜 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第12期91-95,共5页

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基... 为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。 展开更多

关键词 网络安全风险 t-支持向量回归机(SVR)评估模型 遗传算法 参数组合寻优

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